Cuatro proyectos Fondecyt regular para académicos ICI

• Proyectos de los académicos del ICI Claudio Burgos, Diego Muñoz, David Salas y Vicente Salinas propuestos para adjudicación FONDECYT Regular 2025.

La Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) publicó a finales de enero el listado de proyectos propuestos para adjudicación Fondecyt Regular 2025, conducentes a nuevos conocimientos o aplicaciones previstas a través de preguntas de investigación o hipótesis de trabajo.

Del total de adjudicaciones de la nómina, los académicos del Instituto de Ciencias de la Ingeniería de la UOH Claudio Burgos, Diego Muñoz, David Salas y Vicente Salinas adjudicarán en los grupos de Ingeniería y Matemáticas.

Claudio Burgos

El académico y Doctor en Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad de Nottingham (UK), presentó el proyecto “Digital-twin-based cyber-attack detection and mitigation methods for modular multilevel converters”, que propone estudiar métodos para detectar y mitigar ataques de inyección de datos falsos (FDIA) dirigidos al sistema de control de convertidores multinivel modulares (MMC) en aplicaciones HVDC. En esta aplicación, el MMC comprende cientos o incluso miles de SM; por lo tanto, detectar y mitigar los submódulos atacados es un desafío. En este contexto, esta propuesta de investigación plantea una metodología novedosa y prometedora basada en la tecnología de gemelos digitales (DT) para abordar los problemas de ciberseguridad antes mencionados en el convertidor modular multinivel.

David Salas

El Doctor en Matemáticas y Modelamiento de la Universidad de Montpellier en Francia, presentó el proyecto “Slope-Based Variational Analysis and Optimization”, buscando entender cómo la teoría de flujos en espacios métricos puede ser usada en el análisis variacional. Históricamente, el análisis variacional estudia las perturbaciones de funciones usando información vectorial como el gradiente u otras nociones de derivada. Con esta investigación, la idea es obtener información usando solo propiedades métricas, en particular, la pendiente métrica (slope). Es así, como se pretende obtener propiedades teóricas de la pendiente métrica, nuevas perspectivas en reglas de cadena, y aplicaciones a optimización con incertidumbre.

Diego Muñoz

El Doctor en Ciencias de la Ingeniería de la Universidad de Oxford (Estados Unidos)  desarrollará su investigación titulada “Advances in Model Predictive Control for Cyber Physical Systems: Theory and Applications to the Smart Grid”, en la cual  busca diseñar sistemas de control adecuados para los nuevos contextos de la industria 4.0, que consideran la integración de sistemas de computación distribuida, sensores y actuadores inteligentes que se comunican mediante redes de comunicación, potencialmente públicas, en un paradigma llamado Sistemas Cyber Físicos (CPS, por su sigla en inglés Cyber Physical Systems). El proyecto considera esquemas de control predictivo basado en modelos, el cual optimiza la operación de los sistemas sujeto a sus dinámicas y restricciones operativas, y su aplicación a sistemas que poseen dinámicas variantes en el tiempo y redes de comunicación que pueden exhibir retardos, pérdida de datos y son susceptibles a cyber-ataques. Se realizará análisis teórico de las estrategias diseñadas, tales como factibilidad y estabilidad, y su diseño estará pensado para aprovechar la gran disponibilidad de datos en un contexto big-data, y su aplicación en la Smart Grid, la cual es un caso muy relevante de CPS. En específico, estos controladores se diseñarán para la provisión de servicios complementarios mediante flotas de vehículos eléctricos, en sistemas de transmisión de alto voltaje y para el control de conversores modulares multi-nivel.

Vicente Salinas

El  Doctor en Ciencias mención Física de la Universidad de Santiago de Chile, llevará a cabo el proyecto “Real-time characterization of microstructural changes of metals under uniaxial tension: A nonlinear acoustics approach”. Esta investigación consiste en desarrollar y validar una técnica innovadora basada en imágenes acústicas ultrasónicas para evaluar, de manera no intrusiva y en tiempo real, los mecanismos de deformación plástica en metales comerciales, como acero inoxidable y aluminio. Utilizando ensayos de tracción uniaxial, se analizarán cambios en la velocidad del sonido y en el parámetro acústico no lineal β, correlacionándolos con los procesos microestructurales que ocurren durante la deformación plástica. Complementariamente, se emplearán técnicas avanzadas como difracción de rayos X (XRD), difracción de electrones retrodispersados (EBSD) y microscopía electrónica de transmisión (TEM) para validar los resultados. Además, se integrarán herramientas de aprendizaje automático para identificar patrones clave entre parámetros acústicos y microestructurales, abriendo el camino hacia aplicaciones industriales.

Los resultados permitirán predecir el comportamiento plástico de materiales en servicio, posibilitando la detección temprana de daños antes de que ocurran fallas críticas, contribuyendo a la innovación tecnológica en la caracterización de materiales.